01 中国边缘计算市场年均增长率超过40％
日前，中国信通院发布了《边缘计算产业发展研究报告（2024年）》（以下简称“报告”）。报告指出，中国的边缘计算市场处于稳步增长阶段，自2020年以来，边缘计算市场快速扩张，多年年均增长率超过40％。
随着5G、物联网的规模化部署，数据从集中式云数据中心向更靠近用户的边缘数据中心或边缘设备转移。近年来我国边缘计算相关政策陆续出台，《“十四五”数字经济发展规划》提出，“加快实施‘东数西算’工程，推进云网协同发展，提升数据中心跨网络、跨地域数据交互能力，加强面向特定场景的边缘计算能力，强化算力统筹和智能调度”。《算力基础设施高质量发展行动计划》提出，“要促进边缘算力协同部署。加快边缘算力建设，支撑工业制造、金融交易、智能电网、云游戏等低时延业务应用，推动‘云边端’算力泛在分布、协同发展”。随着国家政策支持力度的加码，边缘算力建设迈入高速增长期，边缘应用场景逐渐延伸，边缘市场规模不断增长。
报告指出，边缘计算市场规模连续多年保持快速增长态势，产业前景广阔。从统计数据来看，边缘云市场占整体边缘计算市场的比重较大，根据IDC最新发布的《中国边缘云市场跟踪研究，2023H2》报告，2023年下半年，中国边缘云市场规模达到62.6亿元，同比增长36.1％，而2022年上半年，边缘云市场规模为30.7亿元，2021年全年该数据仅为50.4亿元。从市场数据上看，边缘云市场近年一直处于活跃期，增长速度可观，市场空间广阔。
在应用层面，随着物联网、轻量化本地计算、音视频分发、边缘AI、云游戏／云渲染等领域的快速发展，大量的数据生产、处理和传输需要在边缘侧进行，垂直领域的需求扩张推动边缘计算能力持续加强；在建设层面，近年来5G的规模化部署和使用，带动制造、港口、采矿、电力、交通等行业的边缘计算发展，加速IT、CT、OT深度融合。总体来说，边缘计算产业从应用和建设两端共同发力推动市场稳步扩张，越来越多的服务提供商布局边缘计算，以把握新一代信息技术发展的重大机遇。
报告指出，5G、物联网、AI等技术的实践应用，正推动边缘计算从云计算的补位角色走向主流，在技术方面有创新性探索与发展，边缘计算正在加速迈向广泛普及和深度应用的新阶段。但与此同时，报告也指出，边缘原生创新场景仍需探索，应用深度广度不足；边缘服务的稳定性有待提升，安全能力仍需加强；边缘系统的互联互通存在阻碍，仍缺少标准化方案。
对于未来的发展，报告建议以市场需求为导向，引导产业链积极开展边缘算力应用试点，聚焦重点领域的共性应用场景，打造一批可复制可推广的边缘算力创新应用示范标杆，“以用促建”，加快边缘算力应用推广落地；建议技术提供商提升边缘服务的稳定性和安全性建设水平，行业组织联盟、标准化机构制定统一的标准化测试验证方法，开展大规模边缘算力管理与服务稳定性技术验证，建立边缘系统稳定性与安全性综合评估体系，构建“可信”的边缘算力服务。此外，持续打造针对不同行业场景的标准化方案，鼓励产业链探索合作协同，打造面向边缘场景的定制化、一体化方案。（来源：人民邮电报）
02 英特尔被曝对后 Xe2"Battlemage" 世代独显仍有规划
11 月 18 日消息，X 平台消息人士 Bionic_Squash (@SquashBionic) 本月 17 日表示，英特尔对 Xe2"Battlemage" 后的未来独立显卡仍有规划。
此前报道，英特尔预计于 2024 年 12 月正式发布 Xe2"Battlemage" 独立显卡。这一时间点晚于搭载同架构核显的酷睿 Ultra 200V"Lunar Lake" 处理器，但早于有望 CES 2025 上推出的英伟达、AMD 下代独显竞品。
英特尔预计于 2025 年末的 "Panther Lake" 客户端处理器中率先推出 Xe3 "Celestial" 架构 GPU，结合独显市场的“2 年周期”来看有望 2026 年见到英特尔的再下一代独显。（来源：IT之家）
03 英特尔介绍 MRDIMM 内存：额外接口芯片实现近 40% 峰值带宽提升
11 月 18 日消息，英特尔昨日发文介绍了其至强 6 性能核 "Granite Rapids" 处理器支持的新型 DDR5 MRDIMM（IT之家注：多路复用双列直插式内存模块）背后的故事。
英特尔 DCAI 事业部内存开发资深首席工程师 George Vergis 表示，大多数 DIMM 都拥有 2 个 Rank（阵列）以实现性能和容量间的平衡。而在服务器处理器支持的传统 RDIMM 上，虽然可以让独立存储和数据访问发生在多个 Rank 间，但却无法同时进行，导致并行资源无法被充分利用。
这使得 Vergis 想到在 DRAM 模块上配置 1 个小型多路复用器（MUX）接口芯片，从而让数据可以于同一时刻在两个 Rank 上并行传输。
Vergis带领团队自 2018 年开始研发 MRDIMM，并于 2021 年完成了原型概念验证。英特尔在 2022 年底将 MRDIMM 组件规格作为新的开放标准捐赠给了行业标准制定组织 JEDEC。
在至强 6 性能核处理器上，标准 DDR5 RDIMM 仅可实现 6400MT/s 的数据传输速率，而 MRDIMM 在无需调整主板设计的情况下可达到 8800MT/s，峰值带宽提高近 40%，缓解了现代处理器核心数量飙升带来的每核心内存带宽下降问题。
MRDIMM 尤其适用于科学计算和小语言模型、传统深度学习、推荐系统等特定工作负载，可解决这些工作场景中面临的内存带宽瓶颈。
英特尔表示，一些领先的存储厂商已经推出 MRDIMM，更多厂商将会陆续发布他们的产品；一些研究机构也正在积极采用支持 MRDIMM 技术的至强 6 性能核处理器。（来源：IT之家）
04 衷华脑机将为全球科研团队提供价值 1 亿元设备
11 月 18 日消息，第二届脑机接口大会暨脑机接口产业联盟第四次全会于 11 月 16 日在湖北武汉举行，开幕式现场，武汉企业衷华脑机发布了“脑机接口创新与全球合作项目”，将面向全球招募顶尖专家和优质科研项目，加速脑机接口技术成果转化。
“我们计划向全球脑科学团队提供价值 1 亿元人民币的脑机接口系统，支持他们完成科研项目，实现脑科学领域多维度创新诊疗方案。”衷华脑机首席科学家、董事长黄立表示。
衷华脑机成立于 2021 年，宣称组建了从底层 CMOS 芯片设计、微机电系统工艺制备到脑机接口系统总体设计的全链条自主可控的研发体系。
目前，衷华脑机已成功研制出65536 通道双向植入式脑机接口系统，号称“领先马斯克 Neuralink 20 倍”。该公司还研发了包含单柄型、多柄型、阵列型、针灸型、半植入式、血管介入式、脑深部微针在内的脑机接口产品序列。
▲衷华脑机 65536 通道微针
11 月 15 日，华中科技大学同济医学院附属协和医院，将衷华脑机自主研发的植入式脑机接口运用于患者，这也是首个全国产高通道脑机接口临床测试。
开幕式上，汇集清华大学、天津大学、华南理工大学、上海交通大学等科研机构专家的“脑机接口 50 人论坛”成立。
（来源：IT之家）
05 无人驾驶出租车成为人工智能竞争新战场
谷歌旗下研发自动驾驶汽车的公司——Waymo近日开启新一轮规模扩张，Waymo在旧金山的无人驾驶出租车订单量已经超过了同时期的出租车订单。而在今年二季度，“萝卜快跑”成为中国社交媒体的热门话题，中美围绕无人驾驶出租车的比拼悄然开启。为什么要发展无人驾驶出租车？如今中国发展无人驾驶出租车的障碍和优势在哪里？
无人驾驶竞争聚焦无人驾驶出租车
笔者认为，当前阶段，无人驾驶出租车是最有利于L4级别自动驾驶技术规模化落地的应用。一方面，可以实现技术的自我进化，在真实的道路场景下，积累宝贵的里程数据，更好地训练安全、智能的“AI司机”；另一方面，网约车市场已经相对成熟，如果能实现自动驾驶，可以极大提升出行体验和安全性，未来有广阔的市场发展前景。
当前，美国Waymo正在加速扩张无人驾驶出租车业务。在数量上，Waymo光在洛杉矶投入的无人驾驶出租车数量就超过800辆，而Waymo的周订单数量已经从5月的5万单／周上升到10月底的15万单／周。产业快速发展的背后离不开资本和政策的支持，今年上半年，CPUC（美国加州公共事业委员会）给Waymo频频开绿灯，批准旧金山全域开放出行服务。此外，Waymo自动驾驶技术实现迭代，Waymo第六代无人驾驶技术相比过去第五代产品，在软件和硬件上均有较大提升，这让Waymo在无人驾驶出租车领域信心大增。同时，Waymo获得谷歌56亿美元的投资。Waymo产品日趋成熟，政策面逐步宽松，谷歌信心大增，便开启资本加码。
Waymo在一定程度上代表了如今美国无人驾驶出租车产业的顶尖水平。纵观全球，另一家可与Waymo并肩的无人驾驶企业就是中国的萝卜快跑。萝卜快跑在武汉率先落地应用并迅速“破圈”，其在武汉累计投入400辆车，而截至7月28日，萝卜快跑全国累计服务订单超700万单。从成绩看，我国无人驾驶的落地应用和美国不相上下。不过，随着Waymo资本就位和美国政府进一步放宽政策，中国无人驾驶发展速度显得略微缓慢。
无人驾驶是人工智能和汽车领域竞争新战场
在很多人的印象里，无人驾驶依然是不成熟的技术。种种担忧制约了无人驾驶技术的落地应用。然而需要看到，无人驾驶技术对我国汽车产业发展至关重要，近几年，汽车技术加快迭代，汽车产业迫切需要通过技术创新来提高产品附加值。
与此同时，无人驾驶也将全球人工智能领域的竞争推向白热化。无人驾驶综合了人工智能、通信、半导体、汽车等多项技术，涉及产业链长、价值创造空间巨大，已经成为各国汽车产业与科技产业跨界发展的必争之地。
然而，自动驾驶技术如果没有充足的实际道路运行数据积累，就无法实现技术的迭代，从这个角度看，无人驾驶出租车成为自动驾驶技术走向成熟的重要路径，有了无人驾驶出租车，自动驾驶技术的发展进程将显著加快。
为拔得头筹需资本和政策跟进
当前，美国无人驾驶出租车行业正从概念期迈向成长期，无人驾驶技术应用趋于成熟。而相对来说，中国则进步稍慢，主要体现在资本和政策两个方面。
在资本方面，中美自动驾驶企业都存在资本瓶颈，但相对来说美国资本更充裕。这一方面是因为美股和华尔街的资本更充沛，另一方面是因为美国无人驾驶技术成熟带来投资信心。相对而言，中国的资本来源还非常有限，投资自动驾驶的资本主要局限于互联网巨头和车企，资本市场和创投基金参与度还不够。
在政策方面，美国今年对无人驾驶出租车政策利好频出。国内也有很多城市开始引入无人驾驶出租车试点，但试点和全面落地应用有一定距离。政府对无人驾驶出租车的担忧主要有两点：一是技术不成熟带来的不安全，二是无人驾驶出租车替代有人网约出租车会带来就业紧张。对于前者，其实当前国内单车智能+车路协同的无人驾驶出租车技术方案已经比较成熟，安全性也大大提升。对于后者，要看到的是，无人驾驶等人工智能产业的发展将为社会整体就业带来更多的机会。无人驾驶出租车能够带来新的就业岗位，如无人车安全员、环境数据采集者、数据预标注处理等，也能促进汽车智能化硬件相关产业的发展。
如今汽车产业革命已从电动化转向智能化，全球人工智能技术发展大势不可阻挡，而自动驾驶技术是汽车智能化和人工智能竞争的重要领域，发展无人驾驶出租车又是推动自动驾驶技术走向成熟的重要路径。为此，笔者建议，加快推进无人驾驶出租车规模化落地应用，促进资本涌入激活无人驾驶出租车产业，以促进技术在资本和政策的加持下加速走向成熟。（来源：人民邮电报）
